Las instituciones de servicios financieros están siendo testigos de una revolución sin precedentes gracias a la implementación de modelos fundamentales (FMs) y la inteligencia artificial generativa (GenAI). Entidades como NASDAQ, el Banco Estatal de India y Bridgewater están adoptando estas tecnologías para reformular sus operaciones y lograr resultados más efectivos. Estas innovaciones permiten una transformación significativa, aunque también plantean desafíos, especialmente en términos de transparencia y predictibilidad, aspectos críticos en sectores altamente regulados.
A pesar de ofrecer sofisticadas soluciones, los modelos fundamentales operan de manera probabilística, lo que puede generar una diversidad de resultados y, en consecuencia, una falta de transparencia en los procesos de decisión. Esta opacidad contrasta con los métodos predictivos tradicionales, los cuales ofrecen una determinación más clara de sus resultados. Para mitigar este desafío, surgen nuevas técnicas destinadas a comprender mejor los modelos, aunque estas mismas técnicas también recurren a mecanismos probabilísticos.
En respuesta a la necesidad de mayor transparencia, AWS ha introducido las Revisiones de Razonamiento Automatizado, parte integral de Amazon Bedrock Guardrails. Este recurso está diseñado para detectar y corregir posibles errores en los modelos, poner de manifiesto suposiciones no explícitas y ofrecer explicaciones basadas en lógica matemática formal y verificable. Esto proporciona una garantía similar a la del software tradicional en sectores donde la confianza es primordial.
El sistema de Razonamiento Automatizado revoluciona el enfoque de la transparencia en las aplicaciones de FMs al validar consecuentemente la consistencia entre preguntas y respuestas mediante reglas lógicas definidas en base a documentación fuente disponible. Esta metodología posibilita la verificación determinista en flujos de trabajo procesales cruciales para las ISF, asegurando que la IA operativa sea robusta y fiable.
Este avance en la computación, basado en deducciones lógicas y pruebas matemáticas, permite desgranar reglas comerciales complejas dentro de un entorno financiero. Así, se pueden ofrecer respuestas claras sobre la necesidad de aprobaciones en determinadas transacciones, logrando un manejo eficiente del cumplimiento normativo, la validación de reglas comerciales y la gestión de accesos.
La incorporación de este sistema no solo garantiza que las normativas y políticas vigentes se respeten, sino que también acelera una integración más segura de la inteligencia artificial generativa. Los servicios financieros, mediante esta herramienta, pueden mejorar significativamente la precisión y gobernanza en áreas críticas como la evaluación de riesgos, cumplimiento regulatorio y detección de fraudes, enfrentando activamente el reto de controlar la generación de respuestas inexactas por parte de los modelos.
Este desarrollo establece un nuevo estándar de gobernanza y precisión en sectores regulados, permitiendo que áreas como la banca y los seguros integren la inteligencia artificial con una confianza renovada y un enfoque hacia la mejora continua de sus operaciones.
